本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法。内容包括：概率的基本概念；随机变量与随机向量及其概率分布：随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；数理统计的基本概念；参数估计；假设检验本书强调直观性，注重可读性，突出基本思想和基本方法。每章均配有习题，并在书末附有习题答案。
统计思想是统计理论与方法的想法.本书试图讲述这些想法的统计所固有的本质属性.统计思想主要体现在科学与艺术、归纳与演绎、精准与趋势，证明与推断、定量与定性、相关与因果、集合与总体、描述与建模、回顾、前瞻与分组双盲以及统计学意义的判断9个方面.本书共有9章，分别讲述上述这9个方面的问题.至于各个学科共有的例如对立与统一、主观与客观等属性，贯穿于上述9个方面，本书不再另立章节讨论.本书各章相互独立，自成体系.书中有大量的现实生活中的案例，力图用浅显的语言讲述统计思想，即使刚入门学习统计的新人也可阅读.本书每一章都有一组思考题.求解这些题目，套用公式是无助的，“思考”是求解它们的一个好办法.求解这些题目，读者还能补充些新的知识.
由于 概率论与数理统计 既有明显而广泛的应用背景，又有严密的理论分析，初学者往往难以理解和掌握，诸如互不相容、独立和等可能性等条件往往都隐含在问题的叙述中，导致学生往往觉得掌握了基本理论和方法，但解题时又觉得无从下手.本书与《概率论与数理统计》（何春雄等编，2012年2月版）的教材配套，每章都分基本内容、基本要求、基本知识提要、疑难分析、典型例题选讲及习题详解等6部分编写，以期帮助学生既掌握基本概念、基本理论和方法，又具有运用该课程知识解决有关实际问题的能力。主要内容包括：事件与概率；变量与概率分布；向量及其分布；变量的数字特征；大数定律与中心极限定理。
《论概率》迄今为止，代数沿袭已超过哲学家对其发展过程更深刻的探索，以至于概率往往被人认为是数学而不是逻辑。因此，《论概率》就概率的逻辑性展开阐述，书中有很多新颖的、创造性的理论，并有针对性地提出概率的系统性理论，以希望得到得到大家的指正和补充。
内容提要本书以适应统计学教学与统计实践为宗旨，系统地阐述了统计的基本理论、基本知识和基本方法。本书系统性强，结构严谨、布局合理、统计理论与统计实践紧密结合；力求简明易懂，使读者易学易用；力求体现统计知识的整合性、综合性、系统性；力求体系和内容有所突破和创新。全书共15章，包括总论、统计计量、统计资料搜集、统计资料整理、统计比较分析、数据分布特征测度、时间数列分析、统计指数、概率与概率分布、抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、平衡数列分析和空间数列分析等，基本上涵盖了统计学学科体系的主要构成要素。
本书是高等农林院校理科基础课程教学指导委员会示范教材《概率论与数理统计》（吴坚、张录达主编）的配套辅导教材，按照“基础课教指委”新制定的教学基本要求进行编写。 本书共十章辅导内容。内容包括：*事件与概率、条件概率与独立性、一维*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的一些基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。 本辅导教材可作为高等农林院校本科学生学习《概率论与数理统计》的同步辅导用书和学生考研前的复习指导，亦可作为教师教授该课程的教学参考用书。
本书根据“工科本科数学基础课程教学基本要求”并结合精品课程建设的需要，集编者多年工科概率论与数理统计的教学实践经验编写而成。 本书分三大部分，共10章。其中第1章至第5章为概率论部分，包括概率论的基本概念、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征和大数定律与中心极限定理。第6章至第9章为数理统计部分，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和线性回归分析。第10章为数学实验部分。前9章均配备了适量的习题，书后附有各章习题的参考答案及简明提示，第10章为学生提供了自己动手探索式的实验平台，通过实验和回答每个实验结论部分的有关问题，巩同加深对有关理论和方法的理解，这不失为一种有益的探索。 本书体现了“多统计、少概率、重应用”的基本精神，全书结构合理、逻辑清晰、例题习题丰富，
本书是《面向2l世纪普通高等教育规划教材… 概率论与数理统计》的配套学习指导书·按主教材的章节体系，系统地给出各章节学习指导内容。全书由*事件与概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析等9章内容组成。每章包括本章内容精要、知识脉络图、疑难解答、例题精选以及自我检测题等内容，书后附有自我检查题参考答案、模拟试卷及答案、近两年全国硕士研究生入学统一考试数学试题(概率论与数理统计部分)及答案。 本书可以帮助学生加深理解教材中的内容，提高解题能力，让学生比较系统而全面地掌握概率论与数理统计的基本理论与基本方法。适合普通高等院校理工类、经管类本科各专业的学生学习及考研复习参考，可供成人教育学院或申请升本
本书是在贯彻落实*“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”要求和第2版的基础上，按照工科及经济管理类“本科数学基础课程教学基本要求”并结合当前大多数本专科院校的学生基础和教学特点进行编写的．全书以通俗易懂的语言，深入浅出地讲解了概率论与数理统计的知识．全书共分9覃，第15章是概率论部分，内容包括*事件与概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律及中心极限定理；第6—9章是数理统计部分，内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验及回归分析．各章节均配有习题，书末附有参考答案，附表中列有一系列数值用表．本书在编写中注重渗透现代化教学思想及手段，切合实际需求和加强学生应用能力的培养，并附录有数学建模及大学生数学建模竞赛、概率论与数理统计实验的相关内容。
本书根据高等院校经管类专业“概率论与数理统计”的教学大纲编写而成，内容设计简明，但结构体系上又不失完整，其中涵盖了概率论的基本概念、一维和多维*变量及其分布、*变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验．在学习难度上注重循序渐进，在数学思想和方法的讲解过程中注重与实际应用背景相结合，强调应用能力的培养．每节末皆配有适量的同步练习题，以满足读者之所需． 本书可作为普通高等院校、独立学院、成教学院、民办院校等本科院校(三本院校)以及具有较高要求的高职高专院校相关专业的数学基础课程教材，也可用作工科类专业的教材．
本书在原《概率统计( 工程数学)》第三版的基础上，根据作者多年的教学改革实践修订而成，内容包括*事件与概率、离散型*变量及其分布、连续型*变量及其分布、*变量的数字特征、*变量序列的极限、现代概率论基础简介、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析·书中各章 附有相当数量的习题，书末附有习题的参考答案，供读者查阅。本书在教育 部制定的教学大纲的基础上，紧扣硕士研究生入学考试大纲，并以此规范概 率统计中的术语与记号。 《概率统计(第4版)》以提高读者解题能力与解决实际问题能力为基本出发点，从实例引入抽象的基本概念，从抽象的数学定理又回到具体的应用 问题，有助于读者较快地掌握近代的概率统计知识。本书可作为高等院校本 科生(包括理工类与经济类)概率论与数理统计课程的教材或参考书
《缺失数据下的广义线性模型(现代数学专著版)》编著者肖枝洪、程新跃。 《缺失数据下的广义线性模型(现代数学专著版)》的内容除第1章为准备知识的介绍外，主要由三部分组成：部分包括第2章、第3章、第4章和第5章，主要讨论缺失数据下广义线性模型的极大似然估计的存在性、渐近正态性、相合性及重对数律；第二部分为第6章，主要讨论一般隋形下广义线性模型的拟极大似然估计的相合性、渐近正态性、自适应性和重对数律；第三部分为第7章，讨论独立不同分布样本下的极大似然估计的中偏差。 本著作的内容是统计学中比较深刻的结果，也是统计学中比较新的结果，将会对对此方面感兴趣的读者有一定帮助。
本教材是在贯彻落实*“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”要求和第1版的基础上，按照工科及经济管理类“本科数学基础课程教学基本要求”并结合当前大多数本专科院校的学生基础和教学特点进行编写的。全书以通俗易懂的语言，深入浅出地讲解了概率论与数理统计的知识。全书共分9章，第1-5章是概率论部分，内容包括*事件与概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律及中心极限定理；第6-9章是数理统计部分，内容包括数理统计的基本概念、参数干占计、假设检验及回归分析，各章节均配有习题，书末附有参考答案，附表中列有一系列数值用表，本教材在编写中注重渗透现代化教学思想及手段，切合实际需求和加强学生应用能力的培养，并附录有数学建模及大学生数学建模竞赛、概率论与数理统计实验的相关内
杨宏等编著的《工程数学--线性代数与概率统计(第2版）》是在高等教育大众化和办学层次多样化的新形势下，结合工科学生工程数学的教学基本要求，在独立学院多年教学经验的基础上编写而成。 《工程数学--线性代数与概率统计(第2版）》系统地介绍了工程数学的基本理论，内容包括线性代数、概率论、数理统计等。本书保持了对数学基础课程的较高要求，同时力争适应工科学生的应用性特点，在内容和结构的处理上尽量削枝强干、分散难点，力求结构严谨、逻辑清晰、通俗易懂，并附有大量的例题和习题。 《工程数学--线性代数与概率统计(第2版）》适合高等院校工科各专业本科学生使用，也可供教师、工程技术人员参考。
本书内容按现行较为通行的该课程大学教材知识范围分章设练习题、习题解答两部分，练习题分为解答题、选择题与填空题三种题型（部分章节除外）。 习题编选力求由浅入深、典型，解答力求简洁，不刻意追求解答的完整。并精选在科学技术和生产上应用性较强的相关问题。 本书可作为高职高专学生和本科学生学习本课程之用，亦可作为教学参考之用。
统计稀疏学习是计算机科学、统计学和认知科学的交叉领域，是一个新兴的统计学习研究方向，而贝叶斯非参数方法对统计稀疏学习中问题的研究有重要的作用。何岩所著的这本《统计稀疏学习中的贝叶斯非参数建模方法及其应用研究》对贝叶斯非参数方法的构造方法、表达能力和推理机制进行了研究和讨论。在此基础上，研究了贝叶斯非参数方法对统计稀疏学习中稀疏表示、稀疏建模和稀疏降维问题的建模方法和推理过程，并将其应用于具体视觉任务，例如手写数字识别、图像降噪、视频背景剪除等，同时也利用这些视觉任务验证了方法的可行性和有效性。
